基于Anylogic的北九水站客流组织仿真研究

重点分析客流在站厅及站台的分布情况,在不改变原有设备设施布局情况下进行客流组织优化。以青岛地铁北九水站为例,利用Anylogic仿真软件建模,统计客流分布情况,分析客流拥堵点,通过优化客流走行路径,降低客流密度、提高客流流量速率,为实际车站客运组织提供参考方案。结果表明,优化后的方案可使车站客流密度分布均匀,乘客在站停留时间变短。     

长沙地铁万家丽广场站厅仿真及客流优化研究

城市轨道交通作为居民主要出行方式，为建设更舒适的出行环境，提高乘客在站厅的进出效率，减少乘客拥堵现象。本文以长沙地铁万家丽为原型，研究已经开通运营的换乘车站，在建筑面积固定的情况下，如何根据既有设备布局高效组织激增的进出站和换乘客流。基于万家丽近期和远期客流数据，同时重现排布验票闸机、楼梯的进出方向和位置，利用仿真软件充分验证方法的可行性和有效性。结果显示，新的排布方式可满足实际性需求，使客流组织方案与站内空间布局更加协调，一定程度上消除了乘客拥堵现象。基于仿真结果和理论计算结果对比发现，行人走行时间增加量随进站客流量的增加呈现先增后减再增的趋势，该趋势可为未来车站行人走行时间预估提供一定的理论基础。     

运营筹备阶段的地铁车站客流组织工作研究

为使地铁车站在运营开通后能够较好地完成运输乘客的工作,发挥地铁大运量的优势,车站必须预先做好客运组织的研究工作,指导车站的客运组织工作。所谓地铁车站客运组织,主要是指经过对车站设备、设施和空间以及车站周边环境的分析,制定符合地铁车站实际情况的乘客进站、乘车、下车、出站的疏导、指引方案,以及根据方案进行车站行车、票务和人员组织工作。     

地铁安检客流智能引导及组织优化方法研究

为避免因地铁车站进站客流的空间不均衡性所导致的乘客安检排队时间过长、车站拥堵,甚至踩踏事故,本文设计了地铁安检智能引导分流系统并基于此提出客流组织优化方法。首先,在传统地铁安检模式的基础上设置智能引导分流系统,根据乘客行李类型将安检台划分为大包、小包/无包安检通道,实时采集安检区域的客流分布特征;其次,在排队等候理论的基础上综合考虑乘客转移时间和转移意愿,计算最优安检排队决策;最后,通过引导设备指引乘客选择最优安检通道。选取上海地铁1号线上海火车站地铁站晚高峰时期的客流数据作为案例,进行计算仿真分析,并通过实地实验进行校准验证。结果表明：运用本文方法后,地铁车站各安检通道的客流排队压力显著降低,计算仿真结果与实际安检情况误差为3.2%,且优化后大包乘客的平均安检排队效率提升38%,小包/无包乘客的平均安检排队效率提升16%。研究成果为提高乘客安检排队进站效率,有效避免地铁车站拥堵提供理论依据与方法支持。     

北京地铁13~#线西直门站站台客流仿真

客流量大、乘客密集是地铁车站的主要特征,为确保乘客人身安全,提高站台服务水平,以北京地铁13#线西直门站为例,在对车站客流特性调查的基础上,运用Anylogic仿真软件对站台乘客流向进行模拟仿真,并通过相关评价指标对站台服务水平进行评价。根据仿真结果,得出该站台当前存在的不足,并提出改进方案。     

轨道交通延误条件下列车跳站与客流控制协同优化模型

针对城市轨道交通突发列车延误问题,统筹考虑行车秩序的恢复和乘客出行体验,提出列车调整与客流控制协同优化方法。首先分析延误条件下城轨列车调整和客流控制的措施及效果,构建以跳站停车和多车站客流控制为手段的双层线性规划模型。上层模型以列车总延误最小为目标,以列车载客能力为约束;下层模型以上车客流量最大为目标,以列车载客能力和控流率均衡为约束。采用灵敏度分析算法求解模型,并以北京地铁亦庄线故障延误事件为例,验证模型和算法的有效性。结果表明：采用跳站停车与进站客流协同控制可使延误列车行程时间缩短5.2%,使各车站进站率方差降低97.8%,在保障乘客公平性的条件下提高列车运行和乘客集散效率。     

基于逆向搜索的轨道交通车站客流瓶颈筛选方法研究

在城市轨道交通客流量急剧增加的同时,城市轨道交通车站的相关设施设备也暴露了严重的集散能力瓶颈问题。为了研究以设施疏散能力为基础的静态瓶颈识别方法,改善轨道交通车站客流组织方案内容,结合通行能力的理论计算方法,提出了一种基于逆向搜索筛选出车站客流瓶颈的方法:通过模拟乘客在车站的走行路径,结合各设备及通道等部位的通行能力,运用逆推的方法来找到车站疏散体系的瓶颈节点。最后,根据广州地铁三号线市桥站的车站空间结构和设施最大通行能力,进行了算法的实际应用。结果表明,该车站的客流瓶颈与实际观测的可能拥堵点相吻合,验证了方法的可用性和有效性。     

基于CIR模型的地铁客流弹性分析

为量化地铁系统的弹性,从客流的角度提出基于Cox-Ingersoll-Ross(CIR)模型的客流弹性指标。以单个或多个车站为对象,通过CIR模型模拟其在短期内进站客流和换乘客流的波动行为,并依此量化客流弹性。此外,讨论多车站的客流弹性与其各组成车站的内在关联。研究表明：客流弹性指标能够定量描述扰动后的客流恢复过程;中间车站的客流具有波动小、弹性高的特征;换乘车站的客流具有波动大、弹性低的特征;多车站的客流弹性与其中最大客流车站的弹性呈正相关,而多车站的客流弹性在其中小客流车站的弹性及客流量影响下呈现3种不同情况。     

基于Anylogic的地铁大连北站站厅层客流组织仿真及优化研究

为解决高峰时期地铁大连北站人流密集、流量大而影响乘客顺畅有序进出站问题,在对车站开展实地调查的基础上,为利用车站的有限资源,优化进站速度,基于社会力原理,应用Anylogic软件建立车站站厅层客流组织仿真。仿真结果表明:站厅层安检区排队拥挤,安检区、出站去往C口的乘客流交织冲突现象明显,为此进行客流组织优化,实现安检区不再拥挤、安检区和出站去往C口乘客流不再交织。     

北京市轨道交通车站预约出行实践与思考

高峰时段过度集中的通勤客流是城市轨道交通运营管理工作中的一大挑战.北京市部分轨道交通车站依据同时段历史客流状态,采取站外限流的措施防止进站人数过多.在2020年新冠肺炎疫情防控期间,客流量不确定性高,客流管理难度加剧.为提前掌控客流情况,有效调控客流量,减少乘客聚集风险,创新性地在北京市轨道交通大客流车站开展预约实践,...     

地铁大客流组织优化技术

线网客流高速增长远超预测值、客流超出线路运输能力、客流超出车站容纳能力、客流路径上存在瓶颈、故障情况下客流聚集等5大问题是导致地铁大客流形成的原因。针对现状问题,提出相应的5大对策,主要包括调整运力、不均衡运输匹配,多方式的客控措施,重要站点采用联控、组团控,单线越站、即时减少客流压力,线网车站适时停止进站、临时关站等。在换乘站能力不足和线路运输能力不足的案例中,详细说明客流控制策略和计算过程,制定了有效的预案,确保地铁大客流安全有序。     

城市轨道交通高峰线路客流协同控制方法

在线路客流控制中，需同时考虑各个车站控流方案的可执行性与协同性. 采用 Fisher 最优分割法确定合理客流控制时段，基于此建立以乘客总等待时间最少和旅客周转量最大为目标的线路客流协同控制线性规划模型. 基于成都地铁2 号线AFC数据进行实验，针对协同控流与非协同控流方案，以及不同客流控制时段划分方案下的协同控流方案进行对比实验. 算例中：协同控流方案在旅客周转量下降约1.0%的情况下，乘客总等待时间减少约 56.7%；基于Fisher 最优分割法确定的时段划分方案中协同控流方案在乘客总等待时间方面最优，并具有很好的可执行性.     

城市轨道交通高峰线路客流协同控制方法

在线路客流控制中，需同时考虑各个车站控流方案的可执行性与协同性. 采用 Fisher 最优分割法确定合理客流控制时段，基于此建立以乘客总等待时间最少和旅客周转量最大为目标的线路客流协同控制线性规划模型. 基于成都地铁2 号线AFC数据进行实验，针对协同控流与非协同控流方案，以及不同客流控制时段划分方案下的协同控流方案进行对比实验. 算例中：协同控流方案在旅客周转量下降约1.0%的情况下，乘客总等待时间减少约 56.7%；基于Fisher 最优分割法确定的时段划分方案中协同控流方案在乘客总等待时间方面最优，并具有很好的可执行性.     

基于多源数据的地铁站客流动态监测与管控决策系统

地铁运营中常常面临着高峰期大客流压力。为了保证地铁车站客流组织效率和站内乘客安全,本文设计并实现了一种基于多源监测数据的地铁车站客流动态监测与管控决策系统。客流监测部分考虑地铁车站客流的流线特点,在重要客流流线衔接点采取红外感应、视频识别和RFID等客流监测技术,并结合闸机客流数据,实现了动态监测车站客流的流向、流量和流速。管控决策部分基于地铁车站客流组织的三级控制原理,建立了基于实时监测数据的车站客流动态管控决策模型。此外,设计并实现了信息发布功能模块,实现对客流的实时信息诱导。系统应用将实现地铁车站客流监测智能化、管控决策科学化、信息发布人性化,能够有效提高地铁车站客流组织效率和运营安全水平。     

以安全为导向的地铁高峰时段多车站客流协同控制模型

传统的客流控制大都以减少乘客等待时间或者客运周转量最大为目标,缺乏对于安全性的考虑.保证乘客等待时间在可接受范围以内,以客流聚集预警值最小为目标,提出了以安全为导向的地铁高峰时段多车站客流协同控制模型,并成功将其转化为单目标线性整数规划模型,借助CPLEX优化器可直接进行求解.以某地铁线路高峰客流数据为例,通过计算得出,相对于以乘客等待时间最小为目标的客流控制方法,本文方法在保证乘客总等待时间仅增长1%的情况下,能够将所有车站客流聚集控制在安全范围以内,大大提高了客运组织安全性,为实际客流控制提供了很好的依据.     

地铁站手机支付检票的影响因素分析与仿真验证

城市轨道交通客流量日益增长与有限的售检票设备之间的矛盾日益加剧,导致车站内部非付费区出现严重的客流拥堵现象,影响乘客乘车效率.手机支付渐成为提高进站效率的有效方式,但使用率不高.针对这一现象,结合杭州地铁出入口进站检票倾向调研数据,采用粗糙集理论决策方法分析了手机支付的影响因素,得出乘客年龄为影响选用手机支付检票的首要因素.最后选取文泽路站某节假日客流高峰时段,以站厅三级客流为临界点,通过Anylogic动态仿真,评估了提升年轻化群体手机支付措施在改善客流拥堵现象的效果.     

地铁车站AFC终端设备合理设置对客流的引导作用分析

地铁车站是客流集散的场所,客流引导工作是车站的重点工作之一。车站上的AFC终端设备的主要作用是能出售单程票、为储值卡充值和检验车票的有效性,并能处理日常票务工作。通过确定跟客流相匹配的设备数量,合理布局设备,提高设备的稳定性和乘客的使用效率等手段,合理设置AFC终端设备,对客流有正确的引导,缩短乘客在车站的时间,一方面有利于车站组织客流,另外一方面可以提高乘客的出行效率。     

基于出行阻抗的城市地铁网络客流分布计算

为提高城市地铁网络客流分布预测的准确性,结合乘车阻抗、进站候车阻抗和换乘阻抗等出行阻抗建立综合出行阻抗函数,基于阻抗函数对有效路径集进行搜索与筛选,建立基于综合出行阻抗的多路径客流分布计算模型,并设立换乘惩罚系数对不同路径的客流分配进行合理修正.以深圳地铁新开通的11号线为契机,结合地铁1号线、2号线、3号线、5号线分析网络客流分布的变化.结果 表明:新开通的11号线使各线路中的换乘客流有不同程度的增大,增加了乘客出行的可选路径,且11号线车站附近形成新的人口及岗位聚集圈,进一步增加了11号线自身的客流,使得线网客运总量增加,与实际运营中的客流特征相符,验证了所建模型的有效性和适用性.     

基于时段分布的市郊轨道交通车站滞留客流分布算法

市郊轨道交通车站滞留客流的分时段预测,关系到运营计划的调整、乘客出行 方式的选择、出行时间的预估等,尤其对市郊线路快慢车模式下开行方案的优化具有重 要意义.首先引入出行方式角度费用理论,分析了乘客公交出行与地铁线路形成的角度费 用,构建了角度费用模型Anglecostm,n k ,计算乘客的流失率VPn ,进而确定因滞留客流达到 阈值而导致的乘客流失量.其次,以AFC获取的客流数据为支撑,结合角度费用模型对乘 客流失量的计算,提出了一种基于时段的滞留车站客流分布预测方法,接着分析了站台 候车客流与通过列车实际载客情况两者之间的客流交互规律,提出了候车客流-列车载 客量影响动态交换模型,并分析和研究该模型求解算法.最后,以某市郊线路进行实例演 算,预测结果可为轨道交通开行方案优化提供理论和方法支持,对运营计划临时调整,客 流预测及引导模型的补充等提供参考.     

潮汐客流下城市轨道交通时刻表与车底接续协同优化

针对城市轨道交通客流需求的潮汐现象，本文研究不成对运输组织模式下的列车时刻表和车底接续计划协同编制问题。以双车场轨道交通线路为对象，基于客流的时空分布不均衡特性，以总乘客等待时间费用、列车固定使用费用和列车接续走行费用最小化为目标，以列车始发时刻、车次接续关系、车底出入库情况为决策变量，考虑时刻表约束、车底流通约束以及客流平衡约束，构建城市轨道交通列车时刻表与车底接续协同优化的混合整数非线性规划模型，经线性化处理后利用Gurobi进行求解。以上海地铁某线路为例验证模型的有效性，结果表明：本文方案相较于分步求解方案、均衡发车方案以及成对开行方案，乘客和企业总费用分别降低了6.06%、10.45%和6.35%，列车运力分布与客流需求匹配性提高，主客流方向乘客等待时间减少，有助于同步提高企业运输效益和乘客服务水平。